NumPy's main object is the homogeneous multidimensional array. It is a table of elements (usually numbers), all of the same type, indexed by a tuple of positive integers. In NumPy dimensions are called axes. The number of axes is rank.
For example, the coordinates of a point in 3D space [1, 2, 1] is an array of rank 1, because it has one axis. That axis has a length of 3. In the example pictured below, the array has rank 2 (it is 2-dimensional). The first dimension (axis) has a length of 2, the second dimension has a length of 3.
[[ 1., 0., 0.], [ 0., 1., 2.]]
ndarray.ndim
数组轴的个数，在python的世界中，轴的个数被称作秩
X = np.reshape(np.arange(24), (2, 3, 4))
# 也即 2 行 3 列的 4 个平面（plane）
X
array([[[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]],
[[12, 13, 14, 15],
[16, 17, 18, 19],
[20, 21, 22, 23]]])
shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数，它的功能是读取矩阵的长度，比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。
shape(x)
(2,3,4)
shape(x)[0]
2
或者
x.shape[0]
2
再来分别看每一个平面的构成：
X[:, :, 0]
array([[ 0, 4, 8],
[12, 16, 20]])
X[:, :, 1]
array([[ 1, 5, 9],
[13, 17, 21]])
X[:, :, 2]
array([[ 2, 6, 10],
[14, 18, 22]])
X[:, :, 3]
array([[ 3, 7, 11],
[15, 19, 23]])
也即在对 np.arange(24)(0, 1, 2, 3, ..., 23) 进行重新的排列时，在多维数组的多个轴的方向上，先分配最后一个轴（对于二维数组，即先分配行的方向，对于三维数组即先分配平面的方向）
reshpae，是数组对象中的方法，用于改变数组的形状。
二维数组
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import numpy as np a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print a d=a.reshape((2,4)) print d
三维数组
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import numpy as np a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print a f=a.reshape((2, 2, 2)) print f
形状变化的原则是数组元素不能发生改变，比如这样写就是错误的，因为数组元素发生了变化。
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import numpy as np a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print a print a.dtype e=a.reshape((2,2)) print e
注意：通过reshape生成的新数组和原始数组公用一个内存，也就是说，假如更改一个数组的元素，另一个数组也将发生改变。
#!/usr/bin/env python # coding=utf-8 import numpy as np a=np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]) print a e=a.reshape((2, 4)) print e a[1]=100 print a print e
Python中reshape函数参数-1的意思
a=np.arange(0, 60, 10) >a array([0,10,20,30,40,50]) >a.reshape(-1,1) array([[0], [10], [20], [30], [40], [50]])
如果写成a.reshape(1,1)就会报错
ValueError:cannot reshape array of size 6 into shape (1,1)
> a = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
> np.reshape(a, (3,-1)) # the unspecified value is inferred to be 2
array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])
-1表示我懒得计算该填什么数字，由python通过a和其他的值3推测出来。
# 下面是两张2*3大小的照片(不知道有几张照片用-1代替)，如何把所有二维照片给摊平成一维
> image = np.array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[1,1,1], [1,1,1]]])
> image.shape
(2, 2, 3)
> image.reshape((-1, 6))
array([[1, 2, 3, 4, 5, 6],
[1, 1, 1, 1, 1, 1]])
以上这篇对numpy中轴与维度的理解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持。
numpy,维度
免责声明：本站文章均来自网站采集或用户投稿，网站不提供任何软件下载或自行开发的软件！ 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为，请邮件告知！ 858582#qq.com
《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线
暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。
艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。
《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。